5 Strukturgleichungsmodellierung mit latenten Variablen (S. 91-92)

Theoretische Konstrukte wie bspw. Kundenzufriedenheit oder Involvement konnen als abstrakte Gebilde, die den „wahren", nicht beobachtbaren Zustand bzw. die Natur eines Phanomens reprasentieren, verstanden werden (BAGOZZI und FORNELL, 1982, S. 24). Da es sich bei Konstrukten um nicht direkt messbare Grofien handelt, bezeichnet man sie auch als latente Variablen. Die Messung von Konstrukten bedarf der Spezifikation von Beziehungen zwischen beobachtbaren Variablen - synonyme Begriffe dafiir sind auch manifeste Variablen, Indikatorvariablen oder kurz Indikatoren - und dem relevanten Konstrukt. Durch diese Zusammenhange werden Konstrukte empirisch greifbar, also messbar. In der Kegel erfasst man das Konstrukt iiber mehrere Indikatoren, da die Beschreibung des relevanten Phanomens iiber einen einzelnen Indikator meist zu unbefriedigenden Ergebnissen fuhrt (HOMBURG und GiERiNG, 1996, S. 6).

Um Theorien in den Wirtschafts- und Sozialwissenschaften empirisch iiberpriifen zu konnen, benotigen Forscher geeignete Methoden zur Modellierung und statistischen Analyse. Diese Methoden miissen einigen Mindestanforderungen geniigen (BARCLAY ET AL., 1995, S. 287). Zum einen soUten sie berucksichtigen, dass in Theoriesystemen die Bedeutung von Konstrukten von drei Seiten bestimmt wird: der Definition, dem spezifischen theoretischen Kontext, in den die Konstrukte eingebettet sind, und der konkreten Messung der Konstrukte.

Zum anderen sollten diese Methoden sich an den Stand der Entwicklung einer vorgegebenen Theorie anpassen lassen, mit Theoriesystemen bzw. nomologischen Netzen von Konstrukten arbeiten konnen, Fehler im Messmodell erkennen und behandeln konnen sowie in der Theorie begriindete Fehler wie bspw. eine erweiterte Bedeutung in Konstrukten und unerklarte Varianz entdecken konnen. Die in der Psychometric entwickelte Strukturgleichungsmodellierung mit latenten Variablen erfiillt diese Anforderungen, indem sie simultan einerseits die Qualitat der Konstruktmessung hinsichtlich der Reliabilität und Validitat untersucht und andererseits die Starke der Beziehungen zwischen den Konstrukten schatzt. Bei der StrukturgleichungsmodelUerung mit latenten Variablen haben sich zwei Verfahren etabliert, die den oben genannten Anforderungen gerecht werden: auf der einen Seite die sog.

Kausalanalyse (oder in exakter FormuHerung: Kovarianzstrukturanalyse, vgl. HOMBURG, 1992, S. 500), die mafigeblich von JORESKOG und SORBOM (siehe z. B. 1979) vorangebracht und als LISREL implementiert wurde, auf der anderen Seite die von WOLD entwickelte Partial- Least-Squares-Pfadmodellierung (PLS). FORNELL (1982) zahlt beide Verfahren zu einer „zweiten Generation multivariater Analysemethoden". Zwar positionieren JoRESKOG und WOLD (1982) ihre Verfahren leicht unterschiedlich: LISREL fur die Entwicklung und Uberpriifung von Theorien, PLS-Pfadmodellierung eher fiir Prognoseanwendungen.

Diese Einteilung steht auch in Zusammenhang mit der Empfehlung von WOLD (1980, S. 51), die PLS-Pfadmodellierung insbesondere dann einzusetzen, wenn die zu untersuchenden Probleme komplex und durch Theorien erst schwach durchdrungen sind. Diese Unterteilung nach dem Untersuchungszweck ist jedoch eher willkiirlich. Neuere Arbeiten wie z.B. die von HuLLAND (1999) zeigen, dass sich die PLS-PfadmodeUierung sehr gut zur konfirmatorischen Arbeit, also zum Uberprtifen von Theorien, eignet. Die Verwendung von Strukturgleichungsmodellen hat sich zu einem Quasi-Standard in Teilen der Marketingwissenschaft entwickelt (HOMBURG und BAUMGARTNER, 1998, S. 345). Ihre groBe Verbreitung hat JARVIS ET AL. (2003, S. 207) schon zu der verwunderten Frage verleitet, warum in der angesehenen Zeitschrift „ Marketing Science" nur sehr wenige Strukturgleichungsmodelle verofFentlicht wurden.